{"id":5470,"date":"2022-08-10T17:39:00","date_gmt":"2022-08-10T15:39:00","guid":{"rendered":"https:\/\/geopard.tech\/?p=5470"},"modified":"2023-05-27T20:18:57","modified_gmt":"2023-05-27T18:18:57","slug":"que-es-el-indice-de-vegetacion-de-diferencia-normalizada-ndvi","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/geopard.tech\/es\/blog\/what-is-ndvi-normalized-difference-vegetation-index\/","title":{"rendered":"\u00cdndice de Vegetaci\u00f3n de Diferencia Normalizada (NDVI) Facilita la Vida del Agricultor"},"content":{"rendered":"<p>El \u00cdndice de Vegetaci\u00f3n de Diferencia Normalizada (NDVI) es una m\u00e9trica com\u00fanmente utilizada para cuantificar la densidad y la salud de la vegetaci\u00f3n. Sus valores oscilan entre -1 y 1. Los valores negativos indican agua o suelo desnudo, los valores cercanos a cero indican vegetaci\u00f3n escasa y los valores m\u00e1s altos indican una vegetaci\u00f3n m\u00e1s densa y sana.<\/p>\n<h2>\u00bfQu\u00e9 es el \u00cdndice de Vegetaci\u00f3n de Diferencia Normalizada (NDVI)?<\/h2>\n<p>Se trata de un m\u00e9todo que calcula la variaci\u00f3n entre la cantidad de luz roja que recibe la vegetaci\u00f3n y la cantidad de luz infrarroja cercana que refleja intensamente la vegetaci\u00f3n.<\/p>\n<p>El objetivo de este m\u00e9todo es proporcionar un an\u00e1lisis cuantitativo del estado de la cubierta vegetal. No hay ninguna situaci\u00f3n en la que su valor quede fuera del espectro de -1 a +1. Sin embargo, no hay una demarcaci\u00f3n clara entre los muchos tipos de cubierta vegetal que pueden encontrarse.<\/p>\n<p>Si la suma de las cifras resulta inferior a cero, es bastante probable que la sustancia en cuesti\u00f3n sea agua. Si obtiene una puntuaci\u00f3n NDVI bastante cercana a uno positivo, es muy probable que se trate de un mont\u00f3n de hojas verdes muy apretadas. Esto es especialmente cierto si las hojas est\u00e1n muy juntas.<\/p>\n<p>Las hojas verdes tienen un valor mayor que las rojas, por eso se da este caso. Imaginemos por un momento que el it est\u00e1 muy cerca de ser igual a 0.<\/p>\n<p>En una situaci\u00f3n as\u00ed, no hay ninguna posibilidad de que queden hojas de ning\u00fan tipo, y puede que la regi\u00f3n ya est\u00e9 urbanizada. El Indicador de Vegetaci\u00f3n de Diferencia Normalizada es el \u00edndice que utilizan los analistas en materia de <a href=\"https:\/\/geopard.tech\/es\/blog\/tipos-de-teledeteccion-en-la-agricultura\/\">teledetecci\u00f3n<\/a> la mayor parte del tiempo.<\/p>\n<h2>\u00bfPor qu\u00e9 es \u00fatil el \u00cdndice de Vegetaci\u00f3n de Diferencia Normalizada?<\/h2>\n<p>Hay muchos \u00edndices de vegetaci\u00f3n diferentes, y la gran mayor\u00eda son comparables entre s\u00ed. Sin embargo, es el que se utiliza con mayor frecuencia y amplitud, y adem\u00e1s tiene una ventaja esencial, que es una alta resoluci\u00f3n de las im\u00e1genes que se derivan de <a href=\"https:\/\/help.geopard.tech\/web\/satellitemonitor\/\">datos por sat\u00e9lite<\/a>.<\/p>\n<p>En circunstancias como \u00e9sta, pueden utilizarse canales con una resoluci\u00f3n de diez metros para determinar el NDVI. Recuerde que un p\u00edxel equivale a diez por diez metros. Por otra parte, la resoluci\u00f3n del \u00edndice que utiliza canales de luz adicionales, es decir, la edad roja, podr\u00eda ser de veinte metros, donde un p\u00edxel es igual a veinte por veinte metros.<\/p>\n<h2>\u00bfC\u00f3mo se calcula el NDVI?<\/h2>\n<p>Puede determinarse mediante el siguiente procedimiento matem\u00e1tico sencillo, que convierte la informaci\u00f3n bruta de sat\u00e9lite en \u00edndices de vegetaci\u00f3n.<\/p>\n<p><img data-recalc-dims=\"1\" fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" data-attachment-id=\"5475\" data-permalink=\"https:\/\/geopard.tech\/es\/blog\/what-is-ndvi-normalized-difference-vegetation-index\/74-2-min\/\" data-orig-file=\"https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2022\/07\/74.2-min.jpg?fit=2400%2C1300&amp;ssl=1\" data-orig-size=\"2400,1300\" data-comments-opened=\"1\" data-image-meta=\"{&quot;aperture&quot;:&quot;0&quot;,&quot;credit&quot;:&quot;&quot;,&quot;camera&quot;:&quot;&quot;,&quot;caption&quot;:&quot;&quot;,&quot;created_timestamp&quot;:&quot;0&quot;,&quot;copyright&quot;:&quot;&quot;,&quot;focal_length&quot;:&quot;0&quot;,&quot;iso&quot;:&quot;0&quot;,&quot;shutter_speed&quot;:&quot;0&quot;,&quot;title&quot;:&quot;&quot;,&quot;orientation&quot;:&quot;0&quot;}\" data-image-title=\"Normalized Difference Vegetation Index formula\" data-image-description=\"\" data-image-caption=\"\" data-large-file=\"https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2022\/07\/74.2-min.jpg?fit=1024%2C555&amp;ssl=1\" class=\"wp-image-5475 aligncenter\" src=\"https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2022\/07\/74.2-min.jpg?resize=810%2C439&#038;ssl=1\" alt=\"F\u00f3rmula del \u00edndice de vegetaci\u00f3n de diferencia normalizada\" width=\"810\" height=\"439\" srcset=\"https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2022\/07\/74.2-min.jpg?resize=1024%2C555&amp;ssl=1 1024w, https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2022\/07\/74.2-min.jpg?resize=300%2C163&amp;ssl=1 300w, https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2022\/07\/74.2-min.jpg?resize=768%2C416&amp;ssl=1 768w, https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2022\/07\/74.2-min.jpg?resize=1536%2C832&amp;ssl=1 1536w, https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2022\/07\/74.2-min.jpg?resize=2048%2C1109&amp;ssl=1 2048w, https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2022\/07\/74.2-min.jpg?resize=1200%2C650&amp;ssl=1 1200w, https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2022\/07\/74.2-min.jpg?w=1620&amp;ssl=1 1620w\" sizes=\"(max-width: 810px) 100vw, 810px\" \/><\/p>\n<p>La ecuaci\u00f3n crea un \u00fanico n\u00famero que es representativo e integra la informaci\u00f3n accesible en las bandas roja y NIR (infrarrojo cercano).<\/p>\n<p>Para ello, toma la reflectancia en toda la banda espectral roja y la resta de la reflectancia en toda la banda NIR. Despu\u00e9s, el resultado se divide por la reflectancia total de las longitudes de onda NIR y roja.<\/p>\n<p>La valoraci\u00f3n del NDVI nunca ser\u00e1 superior a uno positivo ni inferior a uno negativo. Adem\u00e1s, un n\u00famero entre -1 y 0 denota una planta que ha muerto y elementos inorg\u00e1nicos como piedras, carreteras y edificios.<\/p>\n<p>Al mismo tiempo, sus valores para las plantas vivas pueden variar entre 0 y 1, donde 1 representa la planta m\u00e1s sana y 0 la m\u00e1s insana. Es posible asignar un \u00fanico valor a cada p\u00edxel de una imagen, independientemente de que ese p\u00edxel represente una sola hoja o un campo de trigo que abarca 500 acres.<\/p>\n<h2>\u00bfC\u00f3mo se utiliza el \u00edndice de vegetaci\u00f3n de diferencia normalizada?<\/h2>\n<p>Justificadamente, en la actualidad se utiliza en diversos campos de investigaci\u00f3n. Por ejemplo, se utiliza en el campo de la agricultura para la agricultura de precisi\u00f3n y la evaluaci\u00f3n de la biomasa. Tambi\u00e9n lo emplean los silvicultores para evaluar los recursos forestales y el \u00edndice de \u00e1rea foliar (LAI).<\/p>\n<p>Adem\u00e1s, la NASA lo considera un indicador fiable de la existencia de condiciones de sequ\u00eda. Tanto el NDVI proporcional como la concentraci\u00f3n de vegetaci\u00f3n son menores en las zonas donde el agua sirve de barrera para el establecimiento de la vegetaci\u00f3n.<\/p>\n<p>Esto se debe a que el agua impide que las ra\u00edces de las plantas crezcan m\u00e1s profundamente en el suelo. Ello, incluidos otros tipos de <a href=\"https:\/\/geopard.tech\/es\/blog\/tipos-de-teledeteccion-en-la-agricultura\/\">teledetecci\u00f3n<\/a>, En realidad, puede utilizarse de muchas formas distintas.<\/p>\n<h2>\u00bfQu\u00e9 puede decirnos el NDVI sobre las plantas?<\/h2>\n<p>Es esencial tener una comprensi\u00f3n s\u00f3lida de que la Diferencia Normalizada <a href=\"https:\/\/geopard.tech\/es\/blog\/como-se-utilizan-los-indices-de-vegetacion-en-la-agricultura-de-precision\/\">\u00cdndice de vegetaci\u00f3n<\/a> es s\u00f3lo una indicaci\u00f3n de la salubridad de la planta y no proporciona informaci\u00f3n sobre las razones que subyacen a una determinada afecci\u00f3n.<\/p>\n<p>El \u00edndice de vegetaci\u00f3n es m\u00e1s una expresi\u00f3n que un reflejo directo de lo que ocurre en el campo. Veamos tres aplicaciones del NDVI para el an\u00e1lisis sobre el terreno:<\/p>\n<p><strong>Cuando comienza una nueva temporada<\/strong><\/p>\n<p>Es beneficioso para comprender la resistencia de la planta al invierno y c\u00f3mo ha conseguido sobrevivir.<\/p>\n<ul>\n<li>Si su valor es inferior a 0,15, es bastante probable que todas las plantas de esta secci\u00f3n del campo hayan perecido. Normalmente, estos n\u00fameros se refieren al suelo labrado sin ninguna planta.<\/li>\n<li>Otro ejemplo de n\u00famero bajo es 0,15-0,2. Podr\u00eda sugerir que las plantas empezaron a prepararse para el invierno durante el periodo fenol\u00f3gico temprano, antes de la fase de laboreo.<\/li>\n<li>Un resultado entre 0,2 y 0,3 es satisfactorio. Lo m\u00e1s probable es que las plantas hayan progresado hasta la fase de laboreo y hayan recuperado su estado vegetativo.0,3-<\/li>\n<li>0,5 es un valor decente. Sin embargo, es importante recordar que las lecturas de NDVI m\u00e1s altas sugieren que las plantas hibernaron en un estado fenol\u00f3gico m\u00e1s tard\u00edo. Supongamos que la imagen del sat\u00e9lite se captur\u00f3 antes de que la vegetaci\u00f3n retomara su estado normal. En ese caso, es importante analizar la zona despu\u00e9s de que la vegetaci\u00f3n continuara su forma normal.<\/li>\n<li>Un n\u00famero superior a 0,5 indica una anomal\u00eda durante la fase posterior al invierno. Se recomienda comprobar esta zona de campo.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Recapitulando, si observa que los valores obtenidos difieren significativamente de la norma, debe realizar una inspecci\u00f3n de la parte pertinente del campo. Se requiere una gran desviaci\u00f3n de la norma para que los valores se categoricen como anormales en una zona determinada.<\/p>\n<p><strong>Cuando la temporada est\u00e1 a la mitad<\/strong><\/p>\n<p>Utilizar el \u00edndice puede ser \u00fatil para comprender mejor c\u00f3mo se desarrollan las plantas. Imaginemos que las lecturas se sit\u00faan entre leve y alto (0,5-0,85). Es muy probable que esta parte concreta de la zona no se enfrente a grandes retos en la actualidad.<\/p>\n<p>Si el \u00edndice sigue siendo m\u00e1s bajo de lo que deber\u00eda, puede haber problemas como una deficiencia de agua o nutrientes en el suelo. No obstante, deber\u00e1s investigar por tu cuenta este aspecto concreto.<\/p>\n<p>Generamos <a href=\"https:\/\/geopard.tech\/es\/mapas-de-zonas-de-gestion-vra\/\">mapas de aplicaci\u00f3n variable (VRA)<\/a> de nitr\u00f3geno mediante el \u00edndice de vegetaci\u00f3n de diferencia normalizada. Identificamos regiones con \u00edndices de vegetaci\u00f3n que van de bajos a altos.<\/p>\n<p>A partir de ese momento, corresponde a cada agricultor determinar la cantidad de fertilizante necesaria. A continuaci\u00f3n se describe el m\u00e9todo m\u00e1s eficaz para aplicar nitr\u00f3geno:<\/p>\n<ul>\n<li>Supongamos que el \u00edndice de vegetaci\u00f3n de la regi\u00f3n es alto. En ese caso, la dosis recomendada de fertilizante debe disminuirse al 10% y al 30% de la dosis t\u00edpica.<\/li>\n<li>Si el \u00edndice de vegetaci\u00f3n se sit\u00faa en torno a la media, la dosis de abono recomendada debe elevarse a entre el 20 y el 25 por ciento de la cantidad t\u00edpica.<\/li>\n<li>Si el \u00edndice de vegetaci\u00f3n es bajo, primero hay que averiguar por qu\u00e9 es as\u00ed.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Para reconstruir un campo <a href=\"https:\/\/geopard.tech\/es\/datos-de-rendimiento\/\">rendimiento agr\u00edcola<\/a>, tambi\u00e9n utilizamos este \u00edndice. Con estos datos, elaboramos mapas que pueden utilizarse para la aplicaci\u00f3n variable de fertilizantes pot\u00e1sicos y fosfatados.<\/p>\n<p><strong>Cuando acabe la temporada<\/strong><\/p>\n<p>El \u00edndice NDVI es una herramienta \u00fatil para determinar si los campos est\u00e1n listos para ser cosechados; cuanto m\u00e1s bajo sea el \u00edndice, m\u00e1s cerca estar\u00e1 una parte de la superficie de la fase en la que est\u00e1 lista para ser cosechada. En este escenario, lo ideal ser\u00eda un valor del \u00edndice inferior a 0,25.<\/p>\n<p><img data-recalc-dims=\"1\" decoding=\"async\" data-attachment-id=\"5476\" data-permalink=\"https:\/\/geopard.tech\/es\/blog\/what-is-ndvi-normalized-difference-vegetation-index\/74-3-min-1\/\" data-orig-file=\"https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2022\/07\/74.3-min-1.jpg?fit=2400%2C1300&amp;ssl=1\" data-orig-size=\"2400,1300\" data-comments-opened=\"1\" data-image-meta=\"{&quot;aperture&quot;:&quot;0&quot;,&quot;credit&quot;:&quot;&quot;,&quot;camera&quot;:&quot;&quot;,&quot;caption&quot;:&quot;&quot;,&quot;created_timestamp&quot;:&quot;0&quot;,&quot;copyright&quot;:&quot;&quot;,&quot;focal_length&quot;:&quot;0&quot;,&quot;iso&quot;:&quot;0&quot;,&quot;shutter_speed&quot;:&quot;0&quot;,&quot;title&quot;:&quot;&quot;,&quot;orientation&quot;:&quot;0&quot;}\" data-image-title=\"What can NDVI tell us about plants\" data-image-description=\"\" data-image-caption=\"\" data-large-file=\"https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2022\/07\/74.3-min-1.jpg?fit=1024%2C555&amp;ssl=1\" class=\"wp-image-5476 aligncenter\" src=\"https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2022\/07\/74.3-min-1.jpg?resize=810%2C439&#038;ssl=1\" alt=\"El \u00edndice NDVI es una herramienta \u00fatil para determinar si los campos est\u00e1n listos para la cosecha\" width=\"810\" height=\"439\" srcset=\"https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2022\/07\/74.3-min-1.jpg?resize=1024%2C555&amp;ssl=1 1024w, https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2022\/07\/74.3-min-1.jpg?resize=300%2C163&amp;ssl=1 300w, https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2022\/07\/74.3-min-1.jpg?resize=768%2C416&amp;ssl=1 768w, https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2022\/07\/74.3-min-1.jpg?resize=1536%2C832&amp;ssl=1 1536w, https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2022\/07\/74.3-min-1.jpg?resize=2048%2C1109&amp;ssl=1 2048w, https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2022\/07\/74.3-min-1.jpg?resize=1200%2C650&amp;ssl=1 1200w, https:\/\/i0.wp.com\/geopard.tech\/wp-content\/uploads\/2022\/07\/74.3-min-1.jpg?w=1620&amp;ssl=1 1620w\" sizes=\"(max-width: 810px) 100vw, 810px\" \/><\/p>\n<p>Para empezar, se trata de un c\u00e1lculo matem\u00e1tico realizado p\u00edxel a p\u00edxel en una imagen utilizando herramientas de un SIG (Sistema de Informaci\u00f3n Geogr\u00e1fica). Se calcula contrastando las cantidades de luz roja e infrarroja cercana absorbidas y reflejadas por la planta, y mide su estado general de salud.<\/p>\n<p>El \u00cdndice de Vegetaci\u00f3n de Diferencia Normalizada puede utilizarse para estudiar terrenos de todo el planeta, por lo que resulta ideal para estudios de campo espec\u00edficos y para el seguimiento nacional o mundial de la vegetaci\u00f3n.<\/p>\n<p>Mediante la utilizaci\u00f3n del NDVI, podemos obtener un an\u00e1lisis inmediato de los campos, lo que permite a los agricultores optimizar el potencial de producci\u00f3n de las zonas, limitar su influencia en el medio ambiente y modificar sus operaciones agr\u00edcolas de precisi\u00f3n.<\/p>\n<p>Adem\u00e1s, su examen junto con otros flujos de datos, como los meteorol\u00f3gicos, podr\u00eda aportar m\u00e1s informaci\u00f3n sobre los patrones recurrentes de sequ\u00edas, heladas o inundaciones y su impacto en la vegetaci\u00f3n.<\/p>\n<hr \/>\n<h2>Preguntas frecuentes<\/h2>\n<hr \/>\n<p><strong>1. \u00bfPara qu\u00e9 se utiliza principalmente el NDVI?<\/strong><\/p>\n<p>Se utiliza principalmente para determinar la salud y la densidad de la vegetaci\u00f3n en una zona determinada. Este \u00edndice se utiliza ampliamente en agricultura, silvicultura y ecolog\u00eda para controlar el crecimiento de la vegetaci\u00f3n, evaluar los niveles de estr\u00e9s de las plantas, identificar zonas de sequ\u00eda o enfermedades y ayudar en las decisiones de gesti\u00f3n de los cultivos.<\/p>\n<p><strong>2. \u00bfC\u00f3mo leer las im\u00e1genes NDVI?<\/strong><\/p>\n<p>Para leer las im\u00e1genes NDVI, puede interpretar la escala de colores asociada a los valores del \u00edndice. Normalmente, la vegetaci\u00f3n sana aparece en verde, mientras que la menos sana o escasa aparece en amarillo o rojo.<\/p>\n<p>Los tonos m\u00e1s oscuros pueden indicar zonas con una biomasa elevada, mientras que los tonos m\u00e1s claros pueden sugerir una menor densidad de vegetaci\u00f3n o la presencia de suelo desnudo.<\/p>\n<p>Comprender el contexto de la zona analizada, como el tipo de cultivo espec\u00edfico o las condiciones medioambientales, puede ayudar a\u00fan m\u00e1s a interpretar las im\u00e1genes NDVI y a tomar decisiones informadas sobre las pr\u00e1cticas agr\u00edcolas.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>El \u00cdndice de Vegetaci\u00f3n de Diferencia Normalizada (NDVI) es una m\u00e9trica com\u00fanmente utilizada para cuantificar la densidad y la salud de la vegetaci\u00f3n. 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